未観測データ予測

確率モデルとは、不確かな出来事や偶然の現象を数式で表すための方法です。この世の中には、必ずこうなると言い切れないことがたくさんあります。例えば、サイコロを振るとどの目が出るかは分かりませんし、明日の天気も確実に晴れとは言い切れません。このような、はっきりとした予測が難しい事柄を扱う時に、確率モデルが役立ちます。 確率モデルを作るには、まず偶然に左右される事柄を「確率変数」として扱います。サイコロの例で言えば、「出る目」が確率変数です。そして、それぞれの確率変数がどのように関係しているのかを調べ、数式で表します。例えば、サイコロの目は1から6までのどれかであり、それぞれの目が出る確率は（不正がない限り）等しいと考えられます。これを数式で表現することで、次にサイコロを振った時にどの目が出やすいかを予測できます。 また、明日の天気のような複雑な現象も確率モデルで扱うことができます。明日の天気を予測する確率モデルでは、「気温」「湿度」「風向き」など、様々な要素を確率変数として扱います。そして、これらの確率変数の関係を過去の気象データから学びます。例えば、過去のデータから「気温が低く、湿度が高く、北風が吹いている時は、雨が降りやすい」という関係が見つかったとします。すると、明日の気温、湿度、風向きが予測できれば、明日の天気も確率的に予測できるようになります。 確率モデルは、観測されたデータを使ってより正確な予測ができるように調整できます。例えば、天気予報の確率モデルは、毎日新しい気象データを取り込むことで、予測精度を向上させています。このように、確率モデルは現実世界の様々な不確かな現象を理解し、予測するための強力な道具と言えるでしょう。